无人机编队路径规划：UKF与MPC避碰算法MATLAB实现

"该资源提供了一种基于无迹卡尔曼滤波(UKF)和模型预测控制(MPC)的无人机编队路径规划与避碰的MATLAB源码实现。" 在无人机编队路径规划中，避免碰撞是至关重要的。这篇文档和源码主要涉及了两种高级算法：无迹卡尔曼滤波器(UKF)和模型预测控制(MPC)。这两种技术在处理动态系统和路径优化问题时表现出色。 无迹卡尔曼滤波是一种改进的卡尔曼滤波方法，特别适用于非线性系统的状态估计。传统的扩展卡尔曼滤波(EKF)在处理非线性问题时会因为线性化误差导致精度下降。UKF则通过无迹变换(UT)来近似概率分布，而非直接线性化非线性函数，从而保持较高的估计精度。UT的关键步骤包括生成2n+1个Σ点，以及计算这些点的权值，以此来逼近非线性函数的分布。这些点的计算涉及到矩阵的平方根操作，用于生成Σ点和相应的权重。 模型预测控制(MPC)是一种前瞻性的控制策略，它基于对未来状态的预测来决定当前的控制输入。在无人机路径规划中，MPC可以预见未来的轨迹，并考虑到系统约束和目标优化函数，如最小化飞行时间或能耗，来实时调整飞行路径以避开障碍物。MPC的优势在于其灵活性和对复杂优化问题的解决能力。 结合UKF和MPC，这个MATLAB源码实现可能包括以下功能： 1. UKF用于实时估计无人机的状态，包括位置、速度等，同时处理传感器噪声和非线性动态。 2. MPC根据UKF提供的状态估计，预测无人机未来轨迹，并优化控制输入以避免碰撞。 3. 可能包含障碍物检测和避障逻辑，使无人机能够在编队飞行中自动调整路径。 4. MATLAB环境下的代码可能包含仿真框架，模拟多无人机系统的动态行为。 这份资源对于理解UKF和MPC在无人机路径规划中的应用具有很高的价值，同时也为研究者和工程师提供了实际实现这些算法的工具。通过学习和利用这些源码，可以深入理解这两种技术的工作原理，并进一步开发和优化无人机的避碰与编队飞行策略。